Использование глубокого обучения на основе полусинтетического датасета для распознавания гипербол на георадарных данных
- Количество просмотров: 1
- Добавлен в подборки: 1 раз
Аннотация
В работе представлен подход к автоматизации распознавания гипербол дифракции на радарограммах для определения скорости распространения электромагнитных волн. Ручная и полуавтоматическая обработка больших объемов георадарных данных, в частности гляциологических, является крайне трудоемким процессом. Применение классических математических методов осложняется зашумленностью реальных профилей, а обучение нейросетей на реальных данных требует длительной ручной разметки и подвержено проблеме смещения домена. Для решения проблемы предложен метод программной генерации полусинтетических обучающих выборок. Алгоритм накладывает синтезированные импульсы и гиперболы с различным уровнем шума на реальные фоновые радарограммы, не содержащие гипербол (например, данные мерзлотных пород дельты реки Печоры). На основе сгенерированного датасета обучена нейронная сеть архитектуры YOLO, показавшая точность распознавания свыше 90%. Апробация метода на реальных данных радиозондирования ледников и сканирования бетонных взлетно-посадочных полос подтвердила высокую скорость и эффективность обнаружения целевых объектов. Практическая значимость работы заключается в существенном ускорении обработки георадарных данных, что создает основу для последующего автоматизированного расчета диэлектрической проницаемости и динамических свойств среды.